Python中一个二维数组，用np.delete()删除了一个元素，新的数据变成了一维的，为什么，如何继续保持二维数组的结构

当你在Python的NumPy库中使用`np.delete()`函数从一个二维数组中删除一个元素时，它实际上是沿着指定轴删除了该元素及其所在的一行或一列。如果你只提供了一个索引作为参数，`np.delete()`默认会删除该索引对应的所有元素，包括整个行或列。

例如，假设有一个二维数组`arr`：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

如果用`np.delete(arr, 1)`删除第二个元素（即第二行），由于只有一个索引，所以结果变成了：

>>> np.delete(arr, 1)
array([[1, 3],
       [7, 9]])

这看起来是一维的，但实际上每个元素仍然是一个列表（内部是整数），因此整体上依然保持了二维数组的形式。

如果你想保持二维数组的结构，你应该明确告诉`np.delete()`沿哪个轴删除元素。比如，如果你想保留行而不是列，应该指定轴`axis=0`；反之，如果你想保留列，那么`axis=1`。示例如下：

# 删除第一行
delete_row_axis_0 = np.delete(arr, 0, axis=0)
# 删除第一列
delete_col_axis_1 = np.delete(arr, 0, axis=1)

通过设置正确的`axis`值，你就可以继续操作二维数组而不会丢失其原始结构。

相关问题

np.delete删除若干行

np.delete函数可以用来删除数组中的元素，其中可以指定删除的维度和索引。如果要删除若干行，可以指定删除的维度为0，即数组的行维度。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个5x5的二维数组
arr = np.arange(25).reshape((5, 5))
print("原始数组：")
print(arr)

# 删除第2行和第4行
arr = np.delete(arr, [1, 3], axis=0)
print("删除后的数组：")
print(arr)

输出结果如下：

原始数组：
[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]
 [20 21 22 23 24]]
删除后的数组：
[[ 0  1  2  3  4]
 [10 11 12 13 14]
 [20 21 22 23 24]]

在这个例子中，我们首先创建了一个5x5的二维数组，然后使用np.delete函数删除了第2行和第4行，最后打印出了删除后的数组。在np.delete函数中，第一个参数是要删除的数组，第二个参数是要删除的索引，第三个参数是要删除的维度。因为我们要删除行，所以指定维度为0。

python删除三维数组元素

您好，关于您的问题，我可以为您提供以下的解决方案：

对于一个 python 三维数组，我们可以使用 numpy 库来进行操作，具体如下：

import numpy as np

# 创建一个 numpy 三维数组
array = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 删除元素
array = np.delete(array, 1, axis=0)

# 打印结果
print(array)

在这个例子中，我们创建了一个 2 x 2 x 2 的三维数组，并删除了第二个元素。

希望这个解决方案能够帮到您。如果您有其他的问题，可以随时问我。